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可串行化 数据库恢复 观测可序列化
可串行化 冲突可串行化是可串行化的充分条件 CLR Compensation Log Record 数据库恢复 分析阶段 graph TD A(把事务加入事务表)-->C(把已结束的事务剔除出事务表) 观测可序列化 很好的参考文章
92540发布于 2019-05-25 - 来自专栏云原生应用工坊
可观测平台-3: 应用系统监控项
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时，有几个关键点需要注意。首先，传统的基于主机资源的监控方法（如使用率和负载监控）可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中，应用服务的动态性和弹性更加突出。
71420编辑于 2023-12-13 构建可观测、可管控、可溯源的AI Agent企业级安全治理体系
量化实现Agent资产全生命周期安全管理 通过AI Agent安全中心，企业可实现对内部AI资产的自动清点与实时排查，确保所有Agent"看得见、管得住、审得清"。
7810编辑于 2026-05-28- 来自专栏SpringBoot教程
SpringBoot3 整合Prometheus + Grafana，实现可观测
通过Prometheus + Grafana对线上应用进行观测、监控、预警...健康状况【组件状态、存活状态】Health运行指标【cpu、内存、垃圾回收、吞吐量、响应成功率...】Metrics... endpoints: enabled-by-default: true #暴露所有端点信息 web: exposure: include: '*' #以web方式暴露3. 可显示每个模块的状态信息@Componentpublic class MyComHealthIndicator extends AbstractHealthIndicator { /** 应用到服务器确保可以访问到部署好的服务，http://192.168.254.129:8080/actuator/prometheus图片http://192.168.254.129:8080/actuator图片3.
3K40编辑于 2023-08-03 - 来自专栏EMQ 物联网
易操作、可观测、可扩展，EMQX如何简化物联网应用开发
配置热更新根据是否可在运行时修改，EMQX 5.0 的配置可以分成可热更新/不可热更新两种配置。 可热更新配置都可以通过 HTTP API 修改成功后立即生效，同时保证配置修改在集群间同步更新。 可观测性强大的日志功能日志为系统排错、优化性能提供可靠信息来源。EMQX 在日志数据过载或日志写入过慢时，默认启动过载保护机制，最大限度保证正常业务不被日志影响。 进行问题排查时我们需要设置 debug 级别日志，结合上节给出的配置的修改方法，可以有以下 3 种修改日志等级的方法：修改 emqx.conf。 如前文提到，可操作性与可观测性的提升将使 EMQX 集群的运维工作变得更加轻松与高效，扩展性的增强则为用户定制更加符合自身需求的 EMQX 提供了便利。
1.2K00编辑于 2022-10-10 - 来自专栏重归混沌
谈谈观测
随着这几年我对 eBPF、Prometheus 等工具的深入了解，我才逐渐意识到“可观测性”这个词背后蕴含的意义。 很早以前，我就在 Linux 上使用 /proc/、top、sar 等工具来排查问题，却从未意识到，“观测”竟然是一门独立的学问。 这也正是“可观测性”弥足珍贵的原因之一：当系统出问题时，我们可以通过系统本身提供的可观测能力，去追踪和理解到底发生了什么。 不得不佩服 Linux 的设计者们，/proc 文件系统的设计在多年以前就已体现出极强的可观测性理念。 我并不想讲怎么样实现可观测性，毕竟我不是专家。 但我想谈谈观测给了我们一个什么样的视角。 这从侧面也说明了，当我们通过观测来排查问题时，并不需要一上来就去了解整个系统的实现细节，从宏观视角就可以排查很多问题。 这一点很重要，前面铺垫了这么多，都是为了这个观点。
9110编辑于 2026-03-25 - 来自专栏大数据文摘
用航拍和地面观测数据，DeepMind AI可完成在陌生区域导航
接下来，他们着手进行一个转移学习任务，该任务通过观测航空视图目标区域获得数据并进行适应性训练，最后使用地面视图观察转移到目标区域。 ?
64520发布于 2019-07-02 2026年，MySQL到SelectDB同步为何更关注实时、可观测与可校验？
、可校验”。 可观测很多同步链路更需要关注的，不是任务失败本身，而是失败之前是否能被发现。 可校验同步过去，不等于结果就一定可信。 3. NineData 对应能力NineData 在 MySQL 到 SelectDB 这条链路里的思路，核心不是单独强调同步速度，而是把整条链路补齐。 可观测，决定问题能不能及时被发现。可校验，决定结果能不能被业务信任。
10010编辑于 2026-03-31- 来自专栏初代庄主
观测 CPU
背景 通常在分析性能问题时，我们会用 `top , sar , perf` 来观测 CPU 的使用情况；多数据情况下是观测别人的程序。 如果从熟悉工具的角度来看，观测自己的程序，根据观测到的结果再结合程序源代码，对于我们掌握性能分析工具会更有帮助。 for(;;) { // 不断的查询父进程的 pid ，这个会占用 sys 空间 getppid(); } } ---- sar 看 cpu 的使用率 要观测所有 0.00 99.80 平均时间: 2 0.00 0.00 0.99 0.00 0.00 99.01 平均时间: 3 stackcollapse-perf.pl perf-script.log > stackcollapse-perf.log flamegraph.pl stackcollapse-perf.log >hello001-cpu.svg 3、
55840编辑于 2022-05-17 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
同样重要的是，你可以创建可重用的提示，将它们跨模型、任务和领域泛化。 让我们看下以下四种具体的提示模式。 Smart, twisty narratives – nonlinear or slowly-unfolding storytelling that rewards close attention. 3. 图 3：序列图说明现代基于 AI 的系统中负责任的模式 输出防护栏模式 即使你什么都做对了，模型仍然可能产生错误、有偏见或有害的内容。你需要防护栏！它们是在模型生成输出后应用的规则、检查或干预措施。 同样，你必须做出明智的系统优化选择，无论是将流量从不必要的强大模型重定向，缓存可预测的响应，实时批处理查询，还是开发更小的专用模型。
24310编辑于 2025-06-08 - 来自专栏运维有术
3 大体系 × 3 层指标：Milvus 全链路可观测监控搭建指南
# 确认 CRD 已创建kubectl get crd | grep prometheus3. 3. Alloy 是 Grafana 生态中的新一代可观测性收集器，基于 OpenTelemetry Collector 构建，可以同时处理 metrics、logs、traces 三类信号。 ② 确认 Prometheus 的 serviceMonitorNamespaceSelector 包含 Milvus 所在的 namespace；③ 确认 Milvus 的指标端点（9091 端口）可访问 三个体系搭建完成后，你的 Milvus 就从裸奔状态变成了全面可观测。建议收藏这篇教程，下次搭建监控环境时直接翻出来跟着做。
16610编辑于 2026-04-29 - 来自专栏云云众生s
Web3应用的可观测性有何不同
然而，这种新范式给 应用程序性能监控 和可观测性带来了挑战。让我们探讨如何使用 Scout APM 在基于 Django 的 Web3 应用程序中实现可观测性的主要支柱——日志记录、指标 和 跟踪。 去中心化应用程序中的可观测性有何不同？ Web3 dApp 中的可观测性提出了几个需要解决的独特挑战。 不可变交易 Web3 dApp 严重依赖区块链技术。 强大的 Web3 可观测性解决方案的基本功能 鉴于 Web3 环境带来的独特挑战，显然传统的可观测性解决方案可能不够用。需要一种更高级的解决方案来解决这些痛点。 自定义可观测性解决方案 Web3 仍处于起步阶段，并且正在迅速发展。鉴于这种日新月异的变化速度，你需要一个允许自定义的可观测性解决方案。 用于 Web3 可观测性的 Scout APM 与 Django Scout APM 是你可以用于你的 web3 dApp 的可观测性解决方案。
30810编辑于 2024-03-28 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
AMSR-EAqua L1A 原始观测次数，第 3 版
AMSR-E/Aqua L1A Raw Observation Counts, Version 3 简介 改进后的 V003 AMSREL1A 产品对共同登记参数 A1 和 A2 进行了经验修正，并更新了用于修正 AMSR-E/Aqua L1A原始观测数据是由AMSR-E仪器收集的原始微波辐射观测数据。这些数据包括来自AMSR-E的各种微波频段的亮温观测值。 这些数据没有进行任何校正或处理，包含了仪器观测到的原始辐射信息。 6.9 GHz 至 36.5 GHz 频道在地球表面的采样间隔为 10 公里，89.0 GHz 频道为 5 公里。 AMSR-E 1A 级观测计数由日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）地球观测中心（EOC）根据 0 级科学数据包数据进行处理。 AMSR-E/Aqua L1A Raw Observation Counts, Version 3 [Data Set]. Boulder, Colorado USA.
28710编辑于 2024-06-28 2025企业可观测产品选型实战指南：可观测是什么？可观测平台怎么选？
选择一款适配自身架构的可观测平台，成为企业保障业务连续性、降低运维成本的关键。本文先厘清可观测的核心定义与价值，再通过3款可观测平台的深度对比，结合实战选型逻辑，助力企业精准落地可观测能力。 3）SolarWindsNPM核心定位网络性能专项可观测平台，聚焦多厂商网络设备管理与链路性能监控，主打“网络数据深度分析+拓扑可视化”。 特色能力监控2000+种网络设备，支持SNMPv3协议与NetFlow分析，适配华为、Cisco、H3C等多厂商设备，链路故障定位精度达99%；采用专利采样技术，网络流量采集对带宽影响低于1%，支持WAN 中小企业可优先解决核心痛点：若为腾讯云用户，可选腾讯云TCOP（SaaS模式，按用量付费）；若需基础全栈观测，可先用开源工具搭建基础能力，再逐步升级至嘉为蓝鲸等企业级平台。 A：嘉为蓝鲸的核心优势集中在“复杂架构适配+业务深度关联+国产化合规”：混合架构场景：可同时兼容国产软硬件与多云环境，腾讯云TCOP聚焦腾讯云生态；业务可观测场景：嘉为蓝鲸可直接关联业务交易与IT故障，
33410编辑于 2025-11-19蓝鲸观测平台：统一观测数据关联模型探索
前 言本文为蓝鲸观测平台数据模块负责人 在 蓝鲸智云 和 DeepFlow 社区 合办的第六场 eBPF 零侵扰可观测性 Meetup 上的演讲，原来题为根因定位关键：统一观测数据关联模型探索概 述根因分析高度依赖可关联的观测数据 第三个是可扩展性，也是我刚刚一直在提到的一个点，拿 IPv6 来举例，就是一个主机之前是 IPv4，要扩展它 IPv6，这是一个很大的工作量。 整个体系的各个组件均具备可插拔性，整体以蓝鲸企业版的形式开源对外。 可扩展性：资源模型能够适应未来的变化和扩展需求。时间序列关联资源和其关联关系是随时间变化的。为了准确地进行历史回溯和故障分析，需要将时间序列引入关联模型，构建一个具备时序性的图模型。 原视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ZJ46eiE3S/?
98910编辑于 2024-09-27- 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
第3章 Kotlin 可空类型与类型系统第3章 Kotlin 可空类型与类型系统
第3章 Kotlin 可空类型与类型系统 跟Java、C和C ++ 一样， Kotlin也是“静态类型编程语言”。 字符数组 jshell> char[] s = {'a','b','c'} s ==> char[3] { 'a', 'b', 'c' } jshell> s[0] $3 ==> 'a' jshell Kotlin系统类型分为可空类型和不可空类型。Kotlin中引入了可空类型，把有可能为null的值单独用可空类型来表示。这样就在可空引用与不可空引用之间划分出来一条明确的显式的“界线”。 length 3 只有在 nullableStr != null 时才会去调用其length属性。 3.3.3 非空断言 !! = unitReturn3() println(ur3) // kotlin.Unit } fun unitReturn1() { } fun unitReturn2
2.6K20发布于 2018-08-17 - 来自专栏charlieroro
Istio可观测性
Istio可观测性 Istio的可观测性包括metrics，日志，分布式链路跟踪以及可视化展示。 目录 Istio可观测性 Prometheus 配置说明 Option 1:合并metrics Option 2:自定义抓取metrics配置 TLS设置 总结 Jaeger 概述 跟踪上下文的传递 使用 为了实现上述目的，应用需要在传入请求中收集并传递如下首部到任何传出请求中： x-request-id x-b3-traceid x-b3-spanid x-b3-parentspanid x-b3-sampled 将reviews-v1设置为30%，reviews-v2设置为0%，将reviews-v3设置为70%。 ? 点击Create创建该路由。 name: v3 点击左边导航栏的Graph按钮返回到bookinfo图表 向bookinfo应用发送请求。
3.2K20发布于 2020-09-07 - 来自专栏charlieroro
BCC(可观测性)
BCC(可观测性) 目录 BCC(可观测性) 简介 动机 安装 安装依赖 安装和编译LLVM 安装和编译BCC windows源码查看 BCC的基本使用 工具讲解 execsnoop opensnoop btrfs, xfs, zfs*) biolatency biosnoop cachestat tcpconnect+tcpaccept+tcpretrans runqlat profile BCC的开发 可观测性 Hello World Lesson 2. sys_sync() Lesson 3. hello_fields.py Lesson 4. sync_timing.py Lesson 5. sync_count.py p 185 # trace PID 185 only profile 推荐使用strace和perf trace命令 BCC的开发 本节介绍使用Python接口进行BCC的开发，包括两部分：可观测性和网络 可观测性 Lesson 1. Hello World 执行examples/hello_world.py，并在另一个会话中执行一些命令(如ls)，此时会打印"Hello,World!". # .
3.7K30发布于 2020-07-09 - 来自专栏Elastic Stack专栏
Elastic可观测解决方案8.9：发布可观测AI助手
Elastic可观测解决方案团队非常高兴地宣布，在8.9版本中发布Elastic可观测AI助手的初始（技术预览版）版本。 Elastic可观测AI助手将生成式AI融入以下用户工作流程中：针对日志信息的Elastic AI助手：提供使用生成式AI查找日志消息详细信息的含义并帮助您查找相关消息的能力视频内容针对APM错误的Elastic
1.6K51编辑于 2023-07-29 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——全球JRCGSW1_3MonthlyHistory数据集的观测数据
这些数据是使用1984年3月16日至2020年12月31日期间获取的Landsat 5、7和8的4453,989个场景生成的。 该合集包含442张图片，1984年3月至2020年12月期间每个月一张。 03-16T00:00:00 - 2021-01-01T00:00:00 数据集提供者 EC JRC / Google 采集片段复制 ee.ImageCollection("JRC/GSW1_3/ 这些数据是使用1984年3月16日至2020年12月31日期间获取的Landsat 5、7和8的4453,989个场景生成的。 该合集包含442张图片，1984年3月至2020年12月期间每个月一张。
43810编辑于 2024-02-02
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